TY - JOUR ID - TI - A COMPARATIVE STUDY OF HUMAN FACES RECOGNITION USING PRINCIPLE COMPONENTS ANALYSIS AND LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS TECHNIQUES دراسة مقارنة لتميز الوجوه البشرية بأستخدام تقنيات مبدأ تحليل المكونات و تحليل التمايز الخطي AU - Anas Fouad Ahmed PY - 2016 VL - 20 IS - 5 SP - 1 EP - 12 JO - Journal of Engineering and Sustainable Development (JEASD) مجلة الهندسة والتنمية المستدامة SN - 25200917 25200925 AB - This paper presents a comparative study of human faces recognition using two feature extraction techniques: Principle Components Analysis (PCA), and Linear Discriminant Analysis (LDA). The performance of these techniques is evaluated and compared to find the best technique for human faces recognition. The experiments are carried out on the Olivetti and Oracle Research Laboratory (ORL), University of Manchester Institute of Science and Technology (UMIST), and Japanese Female Facial Expression (JAFFE) face databases, which include variability in affectation, facial details, and expressions. The obtained results for the two techniques have been compared by varying the train images/test images ratio in a three levels: 80/20, 60/40, and 40/60. The experimental results show that the LDA feature extraction technique gives better performance than PCA technique. The highest recognition rate is recorded for the LDA technique (recognition rate=95.981%) when the train images/test images ratio is (80/20). On the other side, the highest recognition rate that is recorded for PCA technique is 94.027% when the train images/test images ratio is (80/20). The PCA, and LDA techniques are implemented and their performance is measured using MATLAB (2013) program.

: هذا البحث يقدم دراسة مقارنة لتميز الوجوه البشرية بأستخدام تقنيتين للأستخلاص السمات: تقنية مبدأ تحليل المكونات (PCA) وتقنية تحليل التمايز الخطي (LDA). تم ايجاد ومقارنة اداء هاتين التقنيتين لأيجاد التقنية الأفضل لتميز الوجوه البشرية. اجريت التجارب على قواعد البيانات التالية: مختبر أبحاث أوليفيتي واوراكل (ORL), معهد جامعة مانتشستر للعلوم والتكنلوجيا (UMIST) و تعابير وجوه ألاناث اليابانيات (JAFFE) حيث ان قواعد البيانات تحوي العديد من صور الوجوه بتعابير وملامح مصطنعة ومختلفة. تمت مقارنة النتائج المستحصلة من التقنيتين عن طريق تغير نسبة صور التدريب/صور الاختبار(train images/test images ratio) وبثلاث مستويات: 20/80, 40/60 و 60/40. أظهرت النتائج أن أداء تقنية تحليل التمايز الخطي (LDA) أفضل من تقنية مبدأ تحليل المكونات (PCA). أعلى نسبة تميز سجلت لتقنية التمايز الخطي وبلغت (%95.981) عندما كانت نسبة صور التدريب/صور الاختبار (train images/test images ratio=80/20). في الجانب الأخر أعلى نسبة تميز لتقنية مبدأ تحليل المكونات (PCA) بلغت (%94.027) عندما كانت نسبة صور التدريب/صور الاختبار (train images/test images ratio=80/20). تم قياس ومقارنة أداء تقنية مبدأ تحليل المكونات وتحليل التمايز الخطي بأستخدام برنامج (2013)MATLAB . ER -